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Hamburger Container Service und Fraunhofer CML mit KI Gegen Lkw-Staus

09. Dezember 2020

Die HCS Hamburger Container Service GmbH und das Fraunhofer CML starten ein neues mFUND-Projekt, in dem die Auslastung von Leercontainerdepots besser vorhergesagt werden soll. Das BWVI (Behörde für Wirtschaft und Innovation) fördert das Projekt mit insgesamt 70.742 Euro.

KIK-LEE - Mit KI Gegen Lkw-Staus. Foto © HHM/Hasenpusch
KIK-LEE - Mit KI Gegen Lkw-Staus. Foto © HHM/Hasenpusch

Beim Vor- und Nachlauf im Hinterland sind stark schwankende LKW-Abfertigungszeiten in logistischen Knoten, wie unter anderem Hafenterminals, Verteilzentren und Leercontainerdepots, vielfach die Regel - oft einhergehend mit nicht akzeptablen Aufenthaltsdauern der LKW an den Standorten. Das Projekt KIK-Lee beschäftigt sich mit Vorhersagen, die es ermöglichen sollen, dass Fuhrunternehmen Stoßzeiten bei der LKW-Abfertigung meiden sowie logistische Knoten sich besser auf Anforderungs-spitzen einstellen können.

Vorangegangene Forschung ist zu dem Ergebnis gekommen, dass die Optimierung von Verkehrsnetzen und Routen eine breite Datenlage für die besten Ergebnisse benötigt. Während im Straßenverkehr Aussagen zur voraussichtlichen Ankunftszeit bereits üblich sind, gibt es für logistische Knoten wenig Kennzahlen, die für die Planung herangezogen werden können. Dies führt zu ineffizienten Abläufen innerhalb der Transportkette und hindert das Innovationspotential für eine langfristige und automatisierte Planung.

Ziel des Vorhabens ist es daher, möglichst viele Kennzahlen zur Verfügung zu stellen. Dabei soll neben den internen Daten des Knotens auch der bereits bestehende Datenschatz der mCLOUD (das Datenportal des BMVI), genutzt werden, um mit modernen KI-Methoden möglichst genau die Kennzahlen und deren Vorhersagen zu generieren. Als Mehrwert für Allgemeinheit entsteht damit anhand eines Beispiels ein Vorschlag, wie und in welcher Form logistische Knoten ihre Daten der Gemeinheit zur Verfügung stellen können.

Quelle: Hafen Hamburg

Veröffentlichungsdatum: 09.12.2020

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